NumerAiの紹介

2023年は紛れもなくAIの年と呼ぶことができます。 ChatGPTの人気が急上昇したことでAIが脚光を浴び、ビル・ゲイツ氏を含む多くのテックジャイアントがAIの変革力を認め、インターネットの出現になぞらえています。 米BuzzFeedは、AIをコアビジネスに組み込むというCEOの発言に反応して、株価が300%急騰しました。 AIに少しでも関係のある企業でも、大きな利益が見られました。 明らかに、この時代はAIに属しています。

ブロックチェーン業界にとって、AIに関連するプロジェクトを理解することは不可欠です。 NumerAiは古いAIプロジェクトであり、ChatGPTよりも前から存在する可能性があります。 2015年にサンフランシスコでリチャード・クレイブ氏によって設立されたNumerAiは、2017年までにNMRトークンを発行し、コンテストに参加したデータサイエンティストに配布しました。 その主な目的は、ユーザーがAI、ディープラーニング、および暗号経済モデルを使用して株式取引に影響を与えることができるようにすることでした。

本質的に、NumerAiはAI技術に基づいて構築されたヘッジファンドとして運営されています。 その中核となるのは、クリーンで標準化され、匿名化された高品質の財務データで構成される無料のデータセットです。 このプラットフォームは、データサイエンス分野を分散化し、効果的な機械学習予測モデルを作成する際の競争を促進することを目的としています。

画像出典:NumerAi公式サイト

公式サイトの簡単な紹介から、AI技術は信じられないほど急速に発展しているにもかかわらず、株式市場を予測させるのはまだ非常に難しいことが簡単にわかります。

NumerAiはどのように機能しますか?

画像クレジット:NumerAiの公式ウェブサイト

上の写真でわかるように。NumerAiは、競争力のあるプロセスを通じてすべての予測を融合し、トークンインセンティブによって信頼できる予測を選択します。 これらの予測モデルを作成する手順には、6つの段階があります。

ステップ1

何千人ものデータサイエンティストの予測を統合することで、投資予測モデルは継続的に洗練されます。 なぜこれほど多くの科学者がこのモデルの予測に関わっているのでしょうか? そこで、NMRトークンの役割について考えてみました。 NMRトークンは、予測エコシステムに貢献する科学者に授与されます。

ステップ2

公式チームは、蓄積された財務データを機械学習(ML)の問題に変換します。 このデータを標準化した後、彼らはこれらの課題を世界のデータサイエンスコミュニティに提示します。 質の高い貢献を奨励するために、毎週コンテストが開催されます。 科学者は毎週このコンテストに参加し、株式市場関連の問題に取り組み、解決し、一流の貢献を目指しています。

画像出典:NumerAi公式サイト

上記のように、蓄積されたすべてのトレーニングデータは、職員がダウンロードできます。 コンテストへの参加を希望する科学者は、このデータをダウンロードして、株式予測のディープラーニングトレーニングに役立てることができます。 ただし、このデータは暗号化されていることに注意する必要があります。 科学者は、このデータをモデルのトレーニングにのみ使用でき、このデータから取引戦略を直接コピーすることはできません。 モデルトレーニング後、科学者のモデルが実際の市場で利益を上げていれば、ポイントを獲得します。 ポイントが多ければ多いほど、より多くの報酬トークンを受け取ることができます。 逆に、モデルが損失を被った場合、トークン報酬を期待するべきではありません。

ステップ 3 と 4

コンペティションでは、最もパフォーマンスの高いソリューションは当然、最高のトークン報酬を受け取り、圧倒的なソリューションは排除されます。 時間の経過とともに、この反復的なプロセスにより、投資モデル全体が洗練されます。 基本的に、このシステムは適者生存の原則に基づいて動作します。

ステップ5

広範な機械トレーニングの後、当局は高品質のクラウドソーシングによる株式市場予測モデルを統合して、株式市場の非効率性に対処します。 最終的に、NumerAiは、株式市場の取引を実行するために、提出された最高のパフォーマンスのソリューションをマスターモデルに組み込みます。

画像出典:NumerAi公式サイト

画像から、NumerAiの長年の運用により、約2,500万米ドルの報酬が科学者に配布され、合計5,567の株式取引戦略がユーザーに提供されていることは明らかです。

ステップ6

最終的に、ユーザーは公式のGitHubをフォークし、PythonまたはRスクリプトを使用して株式予測モデルを利用できます。 これらは従来のクオンツファンドと同様に機能しますが、これらの戦略はAIによってトレーニングされたデータから導き出されます。

このエコシステム全体で、ブロックチェーンの主な役割はトークンベースのインセンティブですが、実際の予測モデルは依然として多くの科学者の集合的な努力に依存しています。 当局は主に、最もパフォーマンスの高い予測モデルに報酬を与えます。 これらの科学者がいなければ、プラットフォームは不完全です。

このプラットフォームの興味深い側面は「ステーキング」です。 すべてのユーザーは、自分の予測に対する信頼を示すために賭けることができます。 予測が無料であれば、ユーザーは任意の予測を送信できるため、プラットフォームには余分なデータが氾濫し、必然的に正しいものもいくつかなります。 悪意のある行動にコストを導入し、ステーキングを使用して予測精度を保証することで、プラットフォームをより効率的に運用できます。

NumerAiトークンと資金調達状況

7月の時点で、NumerAiはヘッジファンドのために1億ドルの新規資金を調達したと発表しました。 現在の総資金規模は3億2,000万ドルに達しています。 その予測の信頼性を測るために、ファンドの規模を見ることができます - 明らかに、これは些細な金額ではありません。

トークンの配布に関しては、NMRの総供給量は2017年2月21日に発行された1,100万トークンです。 現在、これらのトークンの57%が流通しており、執筆時点での価格は14ドルで、CoinMarketCapで261位にランクされています。 古くからのAIプロジェクトとして、2017年の強気相場のピークにはまだほど遠く、まだ大きな注目を集めていないことを示しています。

NMRのトークノミクスは比較的単純です。 NMRの主な役割は、エコシステム内のAI科学者にインセンティブを与えることです。 ユーザーは、NMRトークンで予測モデルをステークすることができます。 公式データでトレーニングした後、実際のパフォーマンスに基づいて、トップストラテジーはNMRトークンの報酬を獲得できます。 このトークノミクスアプローチにより、プラットフォームはリスクプロファイルに基づいて戦略に資金を割り当てることができます。

NumerAi Fundのパフォーマンス

[画像出典:NumerAi公式サイト]

上の画像に描かれているように、公式データに基づくと、ファンドのパフォーマンスは株式市場の平均パフォーマンスを上回っています。 公式の返品率29%は、クオンツモデルでは非常に高い指標と見なされます。 新規ユーザーもいくつかの特典を享受できます。 公式アカウントを登録し、指示に従って機械学習モデルを構築してアップロードすることで、約1.4ドル相当の0.1NMRトークンの報酬を獲得できます。

結論

読者は、このプロジェクトが初期の開始により、インセンティブメカニズムとしてブロックチェーン技術を使用することに傾いていることに気付いたかもしれません。 エコシステム内の科学者が、純粋にAI技術に焦点を当てるのではなく、自然淘汰によって最適なモデルを選択し、株価予測で競争することを奨励します。

しかし、このアプローチは革新的です。 私たちは皆、株式市場の動向を予測することの難しさを認識しています。 その規模は従来のファンドと比べると小さいかもしれませんが、ブロックチェーン、AI、株価予測を組み合わせた最初のプロジェクトとして、NumerAiは称賛に値するパフォーマンスを発揮しています。

2023 年の無数の新しい AI プロジェクトと比較すると時代遅れに思えるかもしれませんが、このプロジェクトは依然として有望です。 私たちは皆、AI時代におけるトレーニングデータの重要性を理解しています。 最も広範で最高品質のトレーニングデータをまとめた人が、最高のAI製品を生み出す可能性があります。 NumerAiのトークンインセンティブは、多くの科学者からの膨大な量の株式予測データを蓄積しています。 株価予測の領域では、NumerAiは確かにパイオニアと見なすことができます。 その信頼性を検証するには時間がかかりますが、株価予測の分野全体への貢献を認識する必要があります。